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巴黎奥运会上的AI应用
张梓涵

这段时间全民关注的热点话题,一定就是巴黎奥运会了。这届奥运会,从运动员赛前训练到观众观赛体验,很多地方都用上了AI技术。


随便举几个例子,比如中国跳水队,就用上了百度智能云开发的“3D+AI”系统来辅助日常的训练。这套系统主要通过高速相机来捕捉运动员的各种动作,包括腾空的高度、转体的动作,还有空中翻腾姿势等细节,生成量化分析和评估报告,从而帮助教练和运动员发现问题、改进跳水动作。


再比如三人男篮项目,背后用上了商汤的AI能力。商汤AI通过构建场地三维模型和3D动作捕捉算法,实时解析每位运动员的运动状态和篮球的运动轨迹。另外,教练团队也用AI来分析竞争对手的比赛视频,辅助制定更有针对性的战术策略。


除此之外,我还看到了一个用AI提升观众收看赛事体验的产品。美国电视公司NBC旗下的流媒体Peacock,今年就用AI来生成10分钟的赛事片段清单,这个清单不是单纯汇总昨天都有哪些重量级比赛,这些比赛的精彩瞬间是什么。而是根据你最喜欢的3项运动还有感兴趣的主题来生成,你如果更喜欢看幕后花絮,那在AI生成的清单里,花絮视频可能就会更多。


作为一个承诺带大家追踪AI前沿应用的人,今天我来跟大家分享2个让我自己印象深刻的案例。跟前面提到的几个应用不同,我要讲的这两个例子,落地AI的场景都很小,但能让我们从不同维度感受到AI技术的力量。


作为一个特别关注科技产品的人,我对这届奥运会印象最深的,反而是两名参加射击比赛的选手。一位是拿下十米气步枪金牌的盛李豪,他的装备非常简单,而他的对手,装备从红外线定位仪到滤光片,应有尽有。另一位是土耳其的51岁大叔,穿着汗衫,没戴护目镜等装备,举起手枪气定神闲地开枪,甚至另一只手还悠闲地插在口袋里,简直让人感觉他不是来参加奥运会的,而是来公园遛弯顺便试两枪而已。所以,很多网友都用“学霸一支笔,差生文具多”来调侃这种现象。


然而,作为“文具多”的典型代表,我认为很多科技进步,实际上源于那些被称为“差生”和“懒人”的需求。因为懒得洗衣服,才有了洗衣机。因为懒得走路,才有了汽车、自行车、飞机等交通工具。毕竟像盛李豪和土耳其大叔这样的天才是少数,大部分人都是普通人,能从科技产品的发展中获益。


在奥运会中,田径项目,特别是短跑,总是受到全世界的关注。时间过去了这么久,如果让我回忆2008年奥运会的田径比赛,印象最深的还是刘翔因伤退赛,黯然走下跑道的场景。我甚至记得,当时自己所在的体育中心报道大厅,上百人突然死一样的寂静。


而在这届巴黎奥运会上,我就发现了一家AI初创企业,他们希望彻底改变跑步运动员的训练方式,从而预防顶级运动员受伤。这家公司获得了麻省理工学院(MIT)旗下创新和创业机构——麻省理工加速器的支持。


这家公司的名字叫Striv,他们开发出了一款创新的鞋底,可以追踪到运动员的生物力学数据。这个鞋底由两层柔性电极组成,中间夹有一种特殊材料,可以根据所受的力,产生不同的数值。而且通过纳米结构和其他优化措施,让鞋底变得更加耐用和精确。这恐怕也是这家公司能够进入麻省理工加速器的原因,因为麻省理工在纳米制造等方面有长期研究。


关于这家公司的创始人Axl Chen,我没有查到更多的资料,不过我判断一定是位华人创业者。因为他早期在清华大学的机器人实验室做研究。从那时候起,他的研究方向就是触觉传感器,目标是想办法让这些传感器更加灵活和便宜。


团队不仅使用了新材料,还利用人工智能对收集的鞋底数据,进行分析和建模。创始人在提到人工智能的作用时表示,人工智能可以量化每个人对地面施加的力量,和他们动作的频率。这样我们就可以看到他们的身体姿态是否过度前倾,或者膝盖是否抬得过高。这对于跟踪一个人长时间的训练和进步非常有用。


在聊到团队为什么选择这个方向时,他说,现在有很多产品都在探索视觉和语言,但对他来说,触觉感知的方式更加开放。用触觉传感器加上人工智能,可以打造出非常强大的新产品。


在开发智能鞋底之前,他们最早进入的是VR游戏领域,打造了一双嵌入传感器的鞋子,可以与VR游戏控制器集成,实时捕捉用户的动作。这款产品在全球售出了大约300双。


如果是游戏迷的话,马上就能想象到在“吃鸡”等游戏中,自己可以用真实的跑步,来指挥游戏里的角色。要知道在疫情期间,任天堂的健身游戏环成为现象级产品。如果这种带传感器的鞋子技术成熟,沉迷游戏就意味着每天的步数,可能会达到两万步。再也不用顶着“死肥宅”的称号,每个人都成了跑步达人。


现在这款智能鞋底,已经由美国马拉松选手克莱顿·杨、牙买加田径明星达马尔·福布斯以及前奥运会马拉松明星杰克·莱利等人进行了前期测试。莱利在测试后对这款技术的潜力感到非常兴奋,因为它可以帮助田径运动员改革训练方式,更好地预防受伤。


所以这次巴黎奥运会,会有更多田径专业运动员使用这款智能鞋底。不过,Striv的创始人表示,这并不意味着只有专业运动员才能享受科技的进步。他希望能通过奥运会的专业选手,把产品调试好,然后想办法降低成本,将先进技术带给非专业的跑步爱好者。


之所以要和大家分享这个小项目,是因为他们做AI产品的视角很特别。很多AI产品都从图像、视频、文本数据中训练AI,寻求突破。但是这个例子让我们看到,随着传感器和硬件能力的提升,AI将通过触觉等更多维度的数据来理解这个世界,由此可能激发出更多的应用场景。


当然了,除了在体育竞技相关的场景里拥抱AI,我还看到了一些带有人文色彩的应用。


关注奥运会的朋友都知道,今年的巴黎奥运会,“女性力量”成为了一个关键词。无论是会徽上火焰和女性形象的设计,还是运动员性别比例上,都能看出来这一点。


要知道,100年前巴黎举办奥运会的时候,当时只有5%的参赛运动员是女性。而到了2024年,女性运动员的比例达到了50%,这是一个巨大的飞跃。


奥委会和阿里云前段时间,推出了一个时长8分钟视频短片,片名叫《永不失色的她》,就是利用AI技术复现了3位传奇女性运动员的影像,她们分别是:瑞典的网球传奇苏珊·朗格伦,中国的射击运动员张山,还有首位正式报名参加波士顿马拉松的女性凯瑟琳·斯威策。


AI在历史影像资料的基础上,通过数字化处理、图像去燥、色彩修复等技术,清晰复现了她们比赛时的场景,很多细节都被动态还原了。比如张山,她当时是参加1992年巴塞罗那奥运会。在男女混合双向飞碟射击比赛中击败了所有的男选手,成为首位女性冠军,创造了历史。


还有马拉松先锋凯瑟琳,在1967年,当时的马拉松规则并不允许女性参赛,但凯瑟琳执意想证明女性也可以完成这项挑战。在这个AI视频短片中,你能清楚地看到,比赛途中,一名组委会官员试图强行将她拉出赛道,但她的坚持和她男友的保护下,她成功跑完全程。这件事推动了马拉松赛事向女性的开放。

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